درک اطلاعات حرفه ای و مقررات آن در ایرلند

Data Profching چیست؟

پروفایل داده یک فرایند سیستماتیک بررسی منابع داده برای ارزیابی کیفیت، ساختار و محتوا است.این شامل اسکن مجموعه داده ها برای شناسایی الگوها، روابط، ناهنجاری ها و معیارهای کامل سازی است.در عمل، پروفایل داده ها تجزیه و تحلیل آماری را با بررسی متا متا ترکیب می کند تا ارزیابی کند که آیا داده ها مطابق با الزامات استفاده از آن است، به طور معمول - اما محدود به سه فعالیت اصلی پذیرفته شده است: (ارزیابی داده های کلیدی، و تجزیه و تحلیل داده های تجزیه و تحلیل داده های تجزیه و تحلیل داده ها).

ابزارهای پروفایل داده مدرن بسیاری از این کار را خودکار می کنند، سازمان ها را قادر می سازد تا آمار خلاصه ای را تولید کنند، داده ها را در طول زمان تشخیص دهند و مشکلات بالقوه پرچم را قبل از اینکه آنها تجزیه و تحلیل یا انطباق را تحت تاثیر قرار دهند، بدون پروفایل مناسب، وظایف پایین مانند گزارش، یادگیری ماشین یا پرونده های نظارتی بر مفروضات اثبات نشده در مورد دقت داده ها باقی می مانند.

فرآیند فنی Data Profching

تحلیل آماری و ساختاری

تکنسین ها از پروفایل برای محاسبه آمار پایه (mean، Median، انحراف استاندارد) و بررسی انواع داده ها، الگوهای ارزش ها و توزیع فرکانس استفاده می کنند، به عنوان مثال، یک ستون برچسب شده (FLT:0 شماره کلیدی را می تواند شامل 15٪، 10٪ ارزش با کاراکترهای الفبا و 75٪ مطابقت با تجزیه و تحلیل استاندارد 10 رقمی است که آنها می توانند تجزیه و تحلیل های کلیدی را تشخیص دهند، بنابراین هیچ یک از تجزیه و تحلیل های ساختاری کلیدی را نمی تواند به طور کامل کند.

الگوی و تشخیص آنومای

ابزارهای پروفایل داده می توانند عبارات منظم و تطبیق فازی را برای کشف الگوهای مشترک (به عنوان مثال آدرس های ایمیل، کدهای پستی) و غیرمتدهایی که در خارج از محدوده انتظار می رود اعمال کنند، ارزش سن 257 بلافاصله پرچم گذاری خواهد شد.این روال تشخیص ناهنجاری به ویژه در تشخیص تقلب ارزشمند است، که در آن الگوهای تراکنش غیر معمول باید بررسی و بررسی فرآیندهای عمق شناختی به طور مستقیم به تعداد ساده و تجزیه و تحلیل داده ها بپردازد.

Metadata و Data Lineage

یک جنبه اغلب نادیده گرفته شده از پروفایل، ثبت اطلاعات متا است - اطلاعات مربوط به خود داده ها، این شامل طرح های جدول، توصیف ستون، کلید های اولیه و خارجی، شاخص ها و منشاء داده ها است.هنگامی که پروفایل با ابزارهای خط داده ترکیب می شود، سازمان ها می توانند ردیابی کنند که چگونه داده ها از منبع به مقصد حرکت می کنند، که برای هر دو اشکال زدایی و اجرای تحت مقررات مانند GDPR حیاتی است.

حرفه ای داده ها در ایرلند

ایرلند یک موقعیت منحصر به فرد در چشم انداز داده های جهانی اشغال کرده است، آب و هوای مطلوب آن، ستاد مرکزی اروپا شرکت های بزرگ تکنولوژی را جذب کرده است - از جمله گوگل، Meta، اپل و مایکروسافت - ساخت دوبلین یک قطب مرکزی برای پردازش داده های بزرگ در همان زمان، ایرلند یکی از سخت ترین رژیم های حفاظت از داده ها در جهان، اعمال شده توسط کمیسیون حفاظت از داده (DPC) را افزایش داده است.

سازمان هایی که در ایرلند فعالیت می کنند – یا پردازش داده های ساکنان ایرلندی – باید پروفایل داده ها را نه تنها به عنوان یک ورزش فنی بلکه به عنوان یک فعالیت تنظیم شده برای انجام این کار، درمان کنند و این کار منجر به جریمه های 20 میلیون یورو یا 4 درصد از گردش مالی سالانه جهانی می شود که هر کدام بالاتر هستند.

برنامه های کاربردی Data Profching در کسب و کار

پروفایل داده ها از طیف گسترده ای از توابع کسب و کار پشتیبانی می کند، به مراتب فراتر از چک های کیفیت داده ساده است. زیر برنامه های رایج است که سازمان های ایرلندی در عملیات خود ادغام می شوند.

مدیریت ارتباط مشتری: جمع آوری اطلاعات مشتری کمک می کند تا سوابق تکراری، جزئیات تماس نادرست و قالب بندی متناقض را شناسایی کند، این منجر به تقسیم بندی دقیق تر و شخصی سازی می شود که ROI بازاریابی و رضایت مشتری را بهبود می بخشد.
مدیریت و تشخیص تقلب: موسسات مالی و شرکت های بیمه از پروفایل برای شناسایی الگوهای غیر معمول در داده های معامله استفاده می کنند.با ایجاد توزیع های پایه، هر انحراف - مانند یک خوشه ناگهانی از ادعاهای با ارزش بالا - می تواند تحقیقات بیشتری را آغاز کند.
انطباق منظم: بسیاری از بخش های تنظیم شده (مالیات، مراقبت های بهداشتی، خدمات) نیاز به شواهد قابل انعطاف از دقت داده ها. پروفسور ارائه می دهد شواهد سیستماتیک که داده ها با آستانه کیفیت تعریف شده مطابقت دارد، که برای حسابرسی و بازرسی توسط بدن مانند بانک مرکزی ایرلند یا اطلاعات بهداشتی و کیفیت ضروری است.
مهاجرت و ادغام سیستم: هنگامی که ادغام پایگاه های داده یا حرکت به یک پلت فرم جدید، پروفایل منبع و طرح های هدف تضمین می کند که نقشه های داده به درستی در انواع داده ها، طول، و یا مقادیر مجاز زود گیر، جلوگیری از شکست های پر هزینه در طول زندگی.
توسعه مدل یادگیری ماشین: دانشمندان داده بر پروفایل تکیه می کنند تا شکل و توزیع داده های آموزش را درک کنند. پروفسورلینگ نشان می دهد ارزش های از دست رفته، توزیع های پراکنده و برون سپاری که می تواند مدل ها را منحرف کند، و مراحل پیش پردازش مناسب را فعال کند.

چارچوب حقوقی در ایرلند

GDPR (Regulation) 2016/679) ابزار قانونی اولیه ای است که پروفایل داده ها را در ایرلند اداره می کند.این به طور مستقیم به هر سازمانی که داده های شخصی افراد در اتحادیه اروپا را پردازش می کند، بدون توجه به اینکه سازمان بر اساس آن است، ماده 4 GDPR پروفایل را به عنوان "هر نوع پردازش خودکار داده های شخصی شامل استفاده از داده های شخصی برای ارزیابی برخی از کیفیت شخصی برای ارزیابی عملکرد طبیعی و عملکرد کلی کارکنان می کند.

از آنجا که پروفایل داده ها اغلب شامل اطلاعات شخصی – نام ها، آدرس های ایمیل، آدرس های IP، داده های مکان و ویژگی های استنتاج شده – تقریبا هر فعالیت پروفایل انجام شده برای اهداف کسب و کار تحت محدوده GDPR قرار می گیرد، مقررات پروفایل را ممنوع نمی کند، اما شرایط سخت گیرانه ای را در مورد زمان و چگونگی انجام آن اعمال می کند.

[قانونی، عدالت و شفافیت]: سازمان ها باید یک مبنای قانونی (به عنوان مثال، رضایت، منافع مشروع) قبل از تشکیل یک فرد داشته باشند، آنها همچنین ملزم به اطلاع از موضوع داده ها در مورد پروفایل، هدف آن و منطق درگیر - به ویژه در تصمیم گیری خودکار تحت ماده 22.
محدودیت های مجاز: داده جمع آوری شده برای یک هدف (به عنوان مثال خدمات مشتری) نمی تواند برای پروفایل (به عنوان مثال، تبلیغات هدفمند) بدون یک پایه قانونی جداگانه یا رضایت صریح استفاده شود.
به حداقل رساندن اطلاعات: حرفه فقط باید از حداقل مقدار اطلاعات شخصی لازم برای رسیدن به هدف خود استفاده کند. جمع آوری و ذخیره هر ویژگی موجود "فقط در صورت" این اصل را نقض و سازمان را به خطر می اندازد.
Accuracy: نتایج حرفه ای تنها به عنوان قابل اعتماد به عنوان داده های زیر زمینی است.سازمان ها باید فرآیندهایی را پیاده سازی کنند تا اطمینان حاصل شود که داده ها دقیق و به روز هستند، این شامل تقویت مجدد دوره ای برای اصلاح استال یا سوابق نادرست است.
ارزیابی: کنترل کننده داده مسئول نشان دادن انطباق است، این نیاز به معنای نگه داشتن سوابق دقیق فعالیت های پروفایل، از جمله منابع داده، پردازش منطق و هر گونه تصمیم گیری بر اساس نتایج پروفایل است.
محدودیت ذخیره سازی: داده های شخصی مورد استفاده در پروفایل نباید طولانی تر از حد لازم نگه داشته شود.سازمان ها نیاز به سیاست های حفظ و مکانیزم های حذف خودکار برای داده ها دارند، زمانی که هدف پروفایل برآورده می شود.
Integrity و محرمانه بودن: سیستم های حرفه ای باید در برابر دسترسی غیر مجاز، تغییر یا نفوذ ایمن شوند، این به ویژه هنگامی حیاتی است که پروفایل در مورد سلامت، امور مالی و یا رفتار افراد، تداخل حساس ایجاد می کند.

تصمیم گیری شخصی خودکار –Making

ماده 22 GDPR محدودیت خاصی را اضافه می کند: فرد حق ندارد که بر اساس پردازش خودکار، تنها بر اساس پردازش خودکار، از جمله پروفایل، که اثرات قانونی در مورد آنها ایجاد می کند یا به طور قابل توجهی بر آنها تأثیر می گذارد، نمونه ها شامل انکار خودکار اعتبار، ارزیابی های الکترونیکی بدون بررسی انسان، و امتیاز بیمه است که سازمان های پوشش باید از تصمیمات کاملا خودکار یا به طور قابل توجهی برای محافظت از پاسخ صحیح و پاسخ دادن به حق تصمیم گیری جلوگیری کنند.

تنظیم مقررات و اجرای

] کمیسیون حفاظت از داده (DPC) اختیارات مستقل ایرلند برای حمایت از حق اساسی افراد به حفاظت از داده ها در سال 1988 تا 2018 تاسیس شد و اقتدار سرپرست برای بسیاری از بزرگترین پردازنده های داده جهان به دلیل مکانیسم "یک توقف" ایرلند تحت سیستم گسترده GDPR است:

انجام تحقیقات و حسابرسی فعالیت های پردازش داده سازمان ها، از جمله عملیات پروفایل.
صدور اقدامات اصلاحی مانند خزندگان، دستور اطاعت، ممنوعیت موقت یا دائمی پردازش و اصلاح یا پاک کردن داده ها.
جریمه های اداری تا 20 میلیون یورو یا 4 درصد از گردش مالی سالانه جهانی - هر کدام بالاتر است - برای نقض جدی.
آغاز دادرسی قانونی در موارد جرایم جنایی تحت حفاظت از داده ها

در سال های اخیر، DPC دارای مشخصات بالا در برابر شرکت های بزرگ تکنولوژی برای نقض مربوط به شفافیت پردازش داده و اساس قانونی است، بسیاری از آنها شامل فعالیت های پروفایل است که بر اهمیت شیوه های پروفایل داده سازگار تاکید می کند.هر سازمان مستقر در ایرلند یا پردازش اطلاعات شخصی در کشور باید به سمت راهنمایی DPC باقی بماند، از جمله [F.] چارچوب های خاص بخش خصوصی و دستورالعمل های بخش خاص.

استراتژی های انطباق برای سازمان های ایرلندی

اجرای یک Data Profching Inventory

اولین گام به سمت انطباق درک آنچه که شما مشخصات و برای چه هدف ایجاد یک ثبت از تمام فعالیت های پروفایل، مستندسازی منابع داده، اساس قانونی، منطق پردازش، زمان نگهداری و دریافت کنندگان نتایج است. این ثبت به عنوان پایه خود را برای GDPR 30 سوابق و پشتیبانی از ارزیابی های حفاظت از داده (DPIAs).

ارزیابی های حفاظت از داده ها

DPIA تحت ماده 35 مورد نیاز است زمانی که پروفایل به احتمال زیاد در معرض خطر بالا برای حقوق و آزادی افراد قرار می گیرد - به عنوان مثال، هنگامی که پروفایل سیستماتیک و گسترده است، یا شامل داده های حساس (سلامت، بیومتریک، عقاید سیاسی) است. DPIA باید عملیات پروفایل را توصیف کند، ضرورت و معیارهایی را برای کاهش خطرات شناسایی کند.DPC انتظار دارد که DP برای بسیاری از موارد استفاده مشترک، بنابراین حتی اجباری نیست.

پیاده سازی حریم خصوصی توسط طراحی و شکست

ادغام اصول حفاظت از داده ها در سیستم های پروفایل خود را از تکنیک های شروع شامل ناشناس سازی داده ها (شامل جمع آوری داده های غیر شخصی)، pseudonymization (در حال قرار دادن شناسه با pseudonyms)، جمع آوری داده های مبتنی بر هدف و محدودیت های حفظ خودکار.

اطمینان از شفافیت و حقوق فردی

اطلاعیه های حریم خصوصی باید به وضوح هر گونه فعالیت پروفایل، از جمله دسته های داده های مورد استفاده، منطق درگیر، و پیامدهای مورد نظر برای موضوع داده ها را توصیف کنند.علاوه بر این، سازمان ها باید حقوق مانند دسترسی (مقاله 15)، اصلاح (مقاله 16)، تنظیم (مقاله 17)، محدودیت پردازش (ماده 18)، قابلیت انتقال داده (مقاله 20)، و حق پروفایل 21)، نیاز به بازیابی اطلاعات و یا بازیابی اطلاعات دارند.

ارائه بینش انسانی برای تصمیم گیری های خودکار

اگر پروفایل شما منجر به تصمیم گیری خودکار با اثرات قانونی یا قابل توجه شود، یک مکانیسم بررسی انسانی ایجاد کنید. فرد بررسی تصمیم باید اقتدار و شایستگی تغییر نتیجه را داشته باشد و فرآیند باید مستند شود.

GDPR چندین حقوق خاص را که به طور مستقیم بر نحوه رفتار سازمان ها در پروفایل داده ها تاثیر می گذارد، به این معنی است که افرادی که اطلاعات شخصی آنها نمایه شده است، دارای قدرت های مهم زیر هستند:

حق اطلاع رسانی: کنترل کنندگان باید اطلاعات مختصر، شفاف و به راحتی قابل دسترس در مورد فعالیت های پروفایل ارائه دهند.این شامل دسته از داده های شخصی پردازش شده، وجود تصمیم گیری خودکار و منطق درگیر است.
حق دسترسی (مقاله 15): افراد می توانند یک کپی از اطلاعات شخصی خود را پردازش کنند، از جمله هر پروفایل تولید شده در مورد آنها، همچنین حق دارند معیارهای مورد استفاده در پروفایل را بدانند - به عنوان مثال، وزن اختصاص داده شده به متغیرهای مختلف در نمره اعتباری.
حق اصلاح (مقاله 16): اگر پروفایل بر داده های نادرست متکی باشد، فرد می تواند خواستار اصلاح باشد.این حق یک وظیفه را بر سازمان ها می گذارد تا به سرعت داده های پروفایل شده را به روز کنند.
حق بیمه (حق فراموش شدن) ماده 17: [ افراد می توانند درخواست حذف اطلاعات شخصی خود را تحت شرایط خاص، مانند زمانی که داده ها دیگر برای هدف پروفایل لازم نیست و یا زمانی که رضایت خارج می شود.
حق محدود کردن پردازش (مقاله 18): در مواردی که دقت داده ها مورد بحث قرار می گیرد یا پردازش غیرقانونی است، فرد می تواند درخواست کند که پروفایل به طور موقت متوقف شود.
حق دسترسی به داده (مقاله 20): هنگامی که پروفایل بر اساس رضایت یا قرارداد است، فرد می تواند داده های خود را در یک فرمت ساختاری، معمولا استفاده شده، فرمت قابل خواندن ماشین و انتقال آن به کنترل کننده دیگر درخواست کند.
حق اعتراض (مقاله 21: فرد می تواند در هر زمان برای نمایه سازی برای اهداف بازاریابی مستقیم اعتراض کند.برای پروفایل بر اساس منافع مشروع، کنترل کننده باید زمینه های مشروع را نشان دهد که منافع، حقوق و آزادی فرد را نادیده می گیرد.
حق های مربوط به تصمیم گیری خودکار (مقاله 22): همانطور که قبلا اشاره شد، افراد حق دارند که تنها به تصمیمات خودکار که اثرات قانونی یا قابل توجهی را تولید می کنند، توجه نکنند.

روندهای آینده در مقررات مدیریت داده ها

چشم انداز نظارتی برای پروفایل داده ها ثابت نیست.چندین روند در حال ظهور شکل خواهد داد که چگونه سازمان ها در ایرلند و در سراسر پروفایل رویکرد اتحادیه اروپا در طول سال های آینده، کمیسیون اروپا پیشنهاد کرده است که قانون هوش مصنوعی، نظارت دقیق بر شناسایی پایه، که سیستم های هوش مصنوعی را طبقه بندی می کند - بسیاری از آنها به پروفایل - برنامه های ریسک بالا (برای مثال، نظارت بر روی اطلاعات دقیق و اطلاعات بیومتریک) اعتماد می کنند.

علاوه بر این، قانون مدیریت داده پیشنهادی [FLT 1 ] و استراتژی داده های اروپایی ] [ با هدف تسهیل به اشتراک گذاری داده ها در حالی که حفظ استانداردهای حریم خصوصی بالا، این ابزار ایجاد تعهدات جدید برای واسطه های داده و نظارت دقیق برای اطمینان از اینکه داده های مشترک دقیق است، یک ناشناس که مناسب است و با انطباق با اصل قانونی یا قانونی استفاده می شود.

در طرف اجرای، انتظار می رود DPC تمرکز خود را بر شیوه های پروفایلی که شامل تصمیم گیری خودکار، به ویژه در زمینه های تبلیغات هدفمند، نظارت کارکنان و الگوریتم های مورد استفاده در خدمات عمومی، سازمان ها باید پیش بینی ممیزی های دانه بیشتر و انتظار بالاتر برای پاسخگویی مستند.

نتیجه گیری

پروفایل داده یک ابزار ضروری برای مدیریت و کاهش ارزش از مجموعه داده های بزرگ است.سازمان ها را قادر می سازد تا کیفیت داده ها را بهبود بخشند، ناهنجاری ها را شناسایی کنند، مدل های قابل اعتماد را بسازند و با نیازهای قانونی مطابقت داشته باشند.در ایرلند، پروفایل باید تحت نظارت دقیق GDPR و اجرای هوشیار توسط کمیسیون حفاظت از داده ها انجام شود.

برای موفقیت در این محیط، سازمان ها باید پروفایل داده ها را به یک چارچوب جامع حکومتی که شامل DPIA های اجباری، رویکردهای حریم خصوصی به طراح، اطلاعیه های حریم خصوصی شفاف و مکانیسم های پاسخگو برای حقوق فردی است، با انجام این کار، نه تنها از جریمه های قابل توجه اجتناب می کنند، بلکه اعتماد را با مشتریان، شرکا و تنظیم کنندگان ایجاد می کنند.